好算法英文解釋翻譯、好算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 good algorithm

分詞翻譯：

好的英語翻譯：

good; fine; kind; nice; well; all right; be in good health; can; may; O.K.
so as to; so that
【醫】 eu-

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

漢英詞典視角下的“好算法”詳解

從漢英詞典和計算機科學角度，“好算法”指具有特定優良特性的計算方法或過程。其核心含義及對應英文如下：

中文定義與英文對應：
- 好 (Hǎo)：在此語境下意為“優良的”、“高效的”、“有效的”。
- 算法 (Suànfǎ)：指解決特定問題或執行計算的一系列清晰、有限的步驟或規則。英文對應詞為Algorithm。
- 好算法 (Hǎo Suànfǎ)：因此，好算法直接對應的英文術語是Good Algorithm，但在專業領域更常強調其核心特性，稱為Efficient Algorithm（高效算法）或Effective Algorithm（有效算法）。
核心特性（好算法的評判标準）：
一個算法要被稱為“好算法”，通常需滿足以下關鍵特性，這些特性是計算機科學中評判算法優劣的核心标準：
- 正确性 (Correctness)：算法必須能夠正确解決問題，對所有合法的輸入都能産生預期的、準确的輸出結果。這是最基本的要求。
- 高效性 (Efficiency)：這是“好算法”最核心的特征之一。主要體現在：
  - 時間複雜度 (Time Complexity)：衡量算法執行所需的時間隨輸入數據規模增長的變化趨勢。好算法應具有較低的（或可接受的）時間複雜度，例如 O(n log n)、O(n) 甚至 O(1)，避免 O(n²)、O(2ⁿ) 等高複雜度。
  - 空間複雜度 (Space Complexity)：衡量算法執行過程中所需的最大内存空間隨輸入數據規模增長的變化趨勢。好算法應盡可能節省内存，空間複雜度低。
- 健壯性 (Robustness)：算法應能妥善處理非預期的輸入（如非法輸入、邊界條件、極端情況），不會輕易崩潰或産生錯誤結果，具有一定的容錯能力。
- 可讀性與可維護性 (Readability and Maintainability)：算法描述（通常通過代碼或僞代碼）應清晰、結構良好、易于理解和修改，方便他人閱讀和維護。
- 最優性 (Optimality)：在特定問題領域和計算模型下，該算法達到了理論上的最優效率（例如，時間複雜度已是最低可能）。雖然并非所有好算法都是最優的，但追求最優性是目标之一。

在漢英詞典層面，“好算法”對應Good Algorithm 或更強調效率的Efficient Algorithm。其詳細含義超越了字面翻譯，核心在于滿足正确性、高效性（低時間/空間複雜度）、健壯性、可讀性等關鍵特性。這些特性共同定義了一個解決計算問題的高質量方案。

權威參考來源：

《算法導論》(Introduction to Algorithms) by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein - 對算法設計與分析，包括算法效率（時間複雜度、空間複雜度）和正确性有系統、權威的闡述。
《計算機程式設計藝術》(The Art of Computer Programming) by Donald E. Knuth - 經典著作，深入探讨了算法設計與分析，是算法領域的奠基性文獻之一。
《現代漢語詞典》 - 提供“好”與“算法”的基礎漢語釋義。
《牛津英語詞典》(Oxford English Dictionary, OED) 或《韋氏詞典》(Merriam-Webster Dictionary) - 提供 “Algorithm”, “Efficient”, “Effective” 的标準英文釋義。

網絡擴展解釋

我将基于計算機科學領域的通用知識解釋“好算法”的含義及評價标準：

一、核心定義好算法（Good Algorithm）指在計算機科學中同時滿足以下核心要求的算法：

正确性（Correctness）

能準确處理所有合法輸入并輸出預期結果
需通過數學證明或嚴格測試驗證

高效性（Efficiency）

時間複雜度：執行時間隨輸入規模增長的速度例如：O(n)優于O(n²)
空間複雜度：内存占用量隨輸入規模的變化例如：歸并排序需要O(n)額外空間

二、擴展特性 3. 可讀性（Readability）

代碼結構清晰，易于理解和維護
采用合理命名和模塊化設計

健壯性（Robustness）

能處理非法輸入和邊界條件
例如：空輸入、超大數值等情況

三、實踐考量 5. 可擴展性（Scalability）

適應數據規模的增長
支持并行化/分布式處理

實現成本

開發時間與硬件成本的平衡
例如：某些場景可接受稍低效率換取快速實現

典型示例對比：

快速排序 vs 冒泡排序：前者平均O(n log n)時間複雜度明顯優于後者O(n²)
動态規劃 vs 暴力枚舉：通過空間換時間提升效率

注意：沒有絕對完美的算法，實際應用中需根據具體場景（如實時系統、資源受限環境等）權衡各項指标。現代算法設計常通過漸進分析（Asymptotic Analysis）和基準測試進行綜合評估。